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Enregistrement W2322835031 · doi:10.1158/1940-6207.prev-12-b74

Abstract B74: Raising healthy youth: Using the Manitoba Youth Health Survey to identify predictive factors of childhood obesity

2012· article· en· W2322835031 sur OpenAlexaffabout
Jane Griffith, Tannis Erickson, Katherine Fradette, Oliver Bucher, Carly Leggett, Kate McGarry, Beth Harland

Notice bibliographique

RevueCancer Prevention Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthAgency (philosophy)Active livingCurriculumGerontologyEnvironmental healthChildhood obesityHealth educationMedicineObesityPolitical scienceSociologyNursingOverweight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In 2006, schools, communities and regional health authorities (RHAs) in Manitoba, Canada recognized the need for local risk factor surveillance data, and formed Partners in Planning for Healthy Living (PPHL) to pool in kind human resources, financial support and expertise in the pursuit of this common goal. PPHL was established as a network of partners involving collaboration with all Manitoba's RHAs, Manitoba Education, Manitoba Healthy Living (Healthy Schools program), Healthy Child Manitoba, Manitoba Health, NGOs, Manitoba Physical Education Supervisors' Association and the Public Health Agency of Canada Manitoba/Saskatchewan division. Between 2005 and 2008, PPHL implemented the Youth Health Survey (YHS) to explore the physical activity, healthy eating, BMI, tobacco use, substance use and school connectedness of Manitoba's youth. The survey was administered to students in grades 6-12 at more than 400 schools across Manitoba including First Nations, francophone and independent schools (n= 48,449). Local-level reports were provided to schools, school divisions and RHAs. The YHS data has been used extensively by schools, regional health authorities and other community health partners to help in planning and implementing healthy school policies and programs with support from Manitoba Healthy Living, RHAs and other community partners. The data has also provided a baseline for the evaluation of the recently implemented Grades 11 and 12 Active Healthy Lifestyles: Physical Education/Health Education curriculum. Secondary analysis of the data has recently begun to delve deeper into the relationships among the variables. One of the key areas of analysis is childhood obesity and its related factors. Obesity and its causes are major contributing factors to the development of certain cancers. Childhood obesity rates are rising at an alarming pace and as such, the development of programs aimed at curbing this rise is of primary importance to PPHL and its members. Recent research has provided information on the lifelong risks of childhood obesity which leads to healthy eating and adequate physical activity being top priorities in Manitoba. The purpose of our study is to identify factors related to and contributing to obesity levels of the children and youth who participated in the Manitoba YHS. A multilevel logistic regression approach with students nested within schools will be used to investigate both student- and school-level factors associated with (1) being underweight vs. a healthy weight and (2) being overweight vs. a healthy weight. Partners working and learning together has strengthened and developed relationships between health, education and communities. The partnerships have been critical to improving the health of our students in MB. The second cycle of the YHS will be implemented in all Manitoba schools this fall (2012). Citation Format: Jane Griffith, Tannis Erickson, Katherine Fradette, Oliver Bucher, Carly Leggett, Kate McGarry, Elizabeth Harland. Raising healthy youth: Using the Manitoba Youth Health Survey to identify predictive factors of childhood obesity. [abstract]. In: Proceedings of the Eleventh Annual AACR International Conference on Frontiers in Cancer Prevention Research; 2012 Oct 16-19; Anaheim, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Prev Res 2012;5(11 Suppl):Abstract nr B74.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,300
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
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